
# Ժամանակին Ադապտիվ Հարցաշարների Ավտոմատացում Procurize AI սարքավորողի Օգնությամբ

Անվտանգության հարցաշարերը, վենդորների ռիսկի գնահատմանները և համաձայնության աուդիտները երկար շապաղում են տեխնոլոգիական ընկերությունների համար: Շարունակական թիմերը կորցնում են գանձչափատ ժամեր, փնտրելով ապացույցներ, կրկին գրել նույն պատասխանը տարբեր ձևեր և ձեռքով թարմացնել քաղաքականությունները, երբ կարգավորիչ միջավայրը փոխում է: **Procurize** նպատակաուժն է այս ցավալի բिन्दը՝ զուգակցելով **իրական‑ժամանակի ադապտիվ AI սարքավորումը** **սեմանտիկի գիտելիքների գրաֆի** հետ, որը շարունակաբար սովորում է ամեն մի փոխազդեցություն, քաղաքականության փոփոխություն և աուդիտների արդյունք:

Այս հոդվածում մենք կլինենք՝

1. Բացատրելով ադապտիվ սարքավորումների հիմնական բաղադրիչները։  
2. Ցուցադրում ենք, թե **քաղաքականությամբ‑կառավարված ենթադրյալ շղթան** ինչպես դարձնում է կայուն փաստաթղթեր կենսունակ պատասխաններ։  
3. Ակնհայտ practically integration example using REST, webhook, and CI/CD pipelines. (The English phrase remains as a technical term)  
4. Առաջացնում ենք կատարողական ցուցամասներ և ROI հաշվարկներ։  
5. Քննարկել ապագա ուղղությունները՝ ֆեդերատիվ գիտելիքների գրաֆ և գաղտնի‑պահպանում ենթադրյալներ:

---

## 1. Հիմնական Կառուցվածքային Սյունյակներ

```mermaid
graph TD
    "User Interface" --> "Collaboration Layer"
    "Collaboration Layer" --> "Task Orchestrator"
    "Task Orchestrator" --> "Adaptive AI Engine"
    "Adaptive AI Engine" --> "Semantic Knowledge Graph"
    "Semantic Knowledge Graph" --> "Evidence Store"
    "Evidence Store" --> "Policy Registry"
    "Policy Registry" --> "Adaptive AI Engine"
    "External Integrations" --> "Task Orchestrator"
```

| Սյունակ | Նկարագրություն | Հիմնական Տեխնոլոգիաներ |
|--------|----------------|--------------------------|
| **Համագործակցության շերտ** | Իրական‑ժամանակի մեկնաբանություններ, հանձնարարությունների սահմանում և պատասխանների նախադիտումներ. | WebSockets, CRDTs, GraphQL Subscriptions |
| **Առաջադրանքների Կոորդինատոր** | Պլանավորում է հարցաշարների բաժինները, ուղարկում դրանք համապատասխան AI մոդելին և նախաձեռնում քաղաքականության նորագիծը. | Temporal.io, RabbitMQ |
| **Ադապտիվ AI սարքավորում** | Ստեղծում է պատասխաններ, գնահատում վստահությունը և որոշում, թե երբ պահանջել մարդու վավերացում. | Retrieval‑Augmented Generation (RAG), fine‑tuned LLMs, reinforcement learning |
| **Սեմանտիկի գիտելիքների գրաֆ** | Պահչում է կործվածքներ (սկզբունքներ, ակտիվներ, ապացույցներ) և դրանց հարաբերությունները, ապահովելով համատեքստ‑այնակ վերադասումը. | Neo4j + GraphQL, RDF/OWL schemas |
| **Ապացույցների պահոս** | Կենսաթղթի պահարան ֆայլերի, մտքերի և հաստատությունների համար, անփոփոխ տարբերակներով. | S3‑compatible storage, event‑sourced DB |
| **Քաղաքականությունների գրանցամատիա** | Կանոնների (SOC 2, ISO 27001, GDPR) տնօրինող կենտրոնական աղբյուր, մակերիչը մեքենայով կարդալու շտեմարան. | Open Policy Agent (OPA), JSON‑Logic |
| **Արտահայտական ինտեգրումներ** | Միացումներ շարժական համակարգերում, CI/CD միկրոսպիերերում և SaaS անվտանգության հարթակներում. | OpenAPI, Zapier, Azure Functions |

**Ներդիրների ցիկլը**ն է այն, որը կտա սարքավորմանը նրա ադապտվիությունը. Երբ քաղաքականությունը փոխվում է, **Քաղաքականությունների գրանցամատիա**ը արտահոսում է փոփոխության իրադարձություն, որը տարածվում է **Առաջադրանքների Կոորդինատոր**ով: AI‑սարքը նորից գնահատում է գոյություն ունեցող պատասխանները, դրականացնում այն, որներն են արհամարհում վստահության սաչականը, և ներկայացնում է դրանք վերանայողերին՝ արագ հաստատման կամ ուղղման համար: Հետևած ժամանակում, մոդելի վերականգնած ուսուցման մասնիկը ներառում է ուղղման նոդերը, աճում է վստահությունը նման ապագա հարցումների համար:

---

## 2. Քաղաքականությամբ‑կառավարված ենթադրյալ շղթա

Այս ենթադրյալ շղթան կարելի է բաժանել հինգ հանձնագրված աստղերում.

1. **Ծխակեցման հայտնաբերում** – Նոր հարցաշար կամ քաղաքականության փոփոխման իրադարձությունհա.  
2. **Համատեքստային վերադասում** – Սարքը հարցնում է գիտելիքների գրաֆը համապատասխան սկզբունքների, ակտիվների և նախորդ ապացույցների համար.  
3. **LLM գեներացում** – Սեղմված առաջարկություն կազմվում է, որտեղ ներառվում են վերադասված համատեքստը, քաղաքականության կանոնը և հատուկ հարցը.  
4. **Վստահության գնահատում** – Մոդելը վերադարձնում է վստահության միավոր (0‑1). 0.85‑ից փոքր պատասխանները ավտոմատորեն ուղարկվում են մարդու վերանայողին.  
5. **Հետադարձին ինտեգրում** – Մարդու հետադարձները գրանցվում են, և վերականգնողի սովորումն նորացնում է իր քաղաքականություն‑գիտելիքի քաշերը.

### 2.1 Հրուշի Սխեմա (Նամինական)

```text
You are an AI compliance assistant.  
Policy: "{{policy_id}} – {{policy_description}}"  
Context: {{retrieved_evidence}}  

Question: {{question_text}}  

Provide a concise answer that satisfies the policy and cite the evidence IDs used.
```

### 2.2 Վստահություն Օնծող Բալլիների Փողոց

\[
\text{Confidence} = \alpha \times \text{RelevanceScore} + \beta \times \text{EvidenceCoverage}
\]

- **RelevanceScore** – Կոսինուսային նմանակություն հարցի ներդրումների և վերադասված համատեքստի ներդրումների միջև.  
- **EvidenceCoverage** – անհրաժեշտ ապացույցների տոկոսը, որը հաջողությամբ է նշված.  
- **α, β** – Կոնֆիգուրացիայի պարամետրեր (լռելյայն α = 0.6, β = 0.4).

Երբ վստահությունը ցածրանում է նոր կարգավորիչի բանաձևի վրա, համակարգը ավտոմատորեն **նորից գեներացնում** պատասխանը թարմացված համատեքստով, ինչը զգալիորեն համախմբում է շտեմման շրջանառությունը.

---

## 3. Ինտեգրացիայի Նախագիծը՝ Աղբյուրի Կառավարումից Հարցաշարների Առաքմանը

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Dev as Developer
    participant CI as CI/CD
    participant Proc as Procurize API
    participant Repo as Policy Repo
    Dev->>CI: Push code + updated policy.yaml
    CI->>Repo: Commit policy change
    Repo-->>CI: Acknowledgement
    CI->>Proc: POST /tasks (new questionnaire run)
    Proc-->>CI: Task ID
    CI->>Proc: GET /tasks/{id}/status (poll)
    Proc-->>CI: Status=COMPLETED, answers.json
    CI->>Proc: POST /evidence (attach build logs)
    Proc-->>CI: Evidence ID
    CI->>Customer: Send questionnaire package
```

### 3.1 Օրինակ `policy.yaml`

```yaml
policy_id: "ISO27001-A.9.2"
description: "Access control for privileged accounts"
required_evidence:
  - type: "log"
    source: "cloudtrail"
    retention_days: 365
  - type: "statement"
    content: "Privileged access reviewed quarterly"
```

### 3.2 API Զանգակ – Առաջադրանք Ստեղծում

```http
POST https://api.procurize.io/v1/tasks
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <API_TOKEN>

{
  "questionnaire_id": "vendor-risk-2025",
  "policy_refs": ["ISO27001-A.9.2", "SOC2-CC6.2"],
  "reviewers": ["alice@example.com", "bob@example.com"]
}
```

Պատասխանն պարունակում է `task_id`, որ CI‑job‑ը հետևում է, մինչև վիճակը փոփոխվի `COMPLETED`. Այդ պահին գեներացված `answers.json`‑ը կարելի է ինքնաշխատ գործունուփի հետ միացնել և ուղարկել հարցաշարների պահանջողին:

---

## 4. Ասրագործունակ Ընդունվածություններ և ROI

| Չափանիշ | Ձեռքով կատարվել գործընթաց | Procurize ավտոմատացված | Օրինաչափություն |
|----------|-----------------------------|--------------------------|------------------|
| Աղդատիրական պատասխանների ժամանակը մեկ հարցումի համար | 30 րոպե | 2 րոպե | 94 % նվազեցում |
| Հարցաշարների մատչելի ժամանակ (ամբողջ) | 10 օր | 1 օր | 90 % նվազեցում |
| Տողի վերանայում (ժամ) | 40 ժամ մի աուդիտ | 6 ժամ մի աուդիտ | 85 % նվազեցում |
| Կայունության չափման ուշացումը | 30 օր (ձեռքով) | < 1 օր (իրադարձություն‑բառ) | 96 % նվազեցում |
| Ակնհայտ արժեք (USD) մի աուդիտի համար | $3,500 | $790 | 77 % փչացում |

2024 Q3-ի մեկըմիջից SaaS-ի միամասիկում կատարված դեպպատություններ ցույց են տալիս **70 %** նվազեցում SOC 2‑ի պատասխանների մեջ, ինչը թարգմանում է **$250k** տարեկան գումարային պահուստ, ակտիվալից լիցենզավորման և կիրառման ծախսերը հաշվի առնելով:

---

## 5. Ապագա Տեմումներ

### 5.1 Ֆեդերատիվ Գիտելիքների Գրաֆ

Մարզական կազմակերպությունների սրոյական կողմերը կարող են կազմակերպել **տեղական ենթագրաֆեր**, որոնք համաժամանակ սինխրոնացնել են լիովին կանաչի տվյալների մատյաններով՝ **զղչակիրության (Zero‑Knowledge Proofs) ZKP**: Սա հնարավորություն է տալիս բազմակազմ ձեռնարկությունների միջև ապացուցների փոխանակմանը առանց անկախ փաստաթղթի բացահայտման:

### 5.2 Գաղտնի‑պահպանում ենթադրյալ

**Դիֆերենցյալ գաղտնիություն**‑ի կիրառմամբ մոդելի ճշգրտումը հնարավոր է, առանց մեկակնյա փաստաթղթի ետնյա վերածման հնարավորությանը:

### 5.3 Explainable AI (XAI) Շերտ

Սպասվում է, որ XAI‑սպասարկող բնապատկերը կհամապատասխանեցնի **ճարտարակի ճանապարհին**՝ սկզբունք → վերադասված գրաֆ → LLM հրուշ → գեներացված պատասխան → վստահության միավոր, ինչը համապատասխանում է աուդիտների պահանջներին՝ “մարդու հասկանալի բացատրություն AI‑հանված համաձայնության ձևավորման համար”:

---

## Եզրակացություն

Procurize‑ի իրական‑ժամանակի ադապտիվ AI սարքավորումը փոխում է ավանդական, ռեակտիվ, փաստաթղթեր‑ծածկված համաձայնության գործընթացը պրաակտիվ, ինքնաէներգիացված աշխատանքային շղթա. Սեմատիկի գիտելիքների գրաֆ, քաղաքականությամբ‑կառավարված ենթադրյալ շղթի և շարունակված «մարդու‑վերով‑պարունակություն»‑ի համադրմամբ՝ պլատֆորմը հանված է ձեռքի բեռնավաղից, նվազեցված է քաղաքականության օժանդակության ռիսկը և մատուցում է մանրակրկիտ հաշվված ֆակտորներ:

Նորագործող ձեռնարկությունները, որոնք ընդունում են այս կառուցվածքին, կկկարողանան կարճացնել գործառույցների ժամկետները, բարելավել արդիականություն‑արտայան ժամը, և կառուցել կայուն համաձայնության ծրագիր, որի վրա կարող են աճի իրենց արտադրանքների նորարարությունները:

---

## <span class='highlight-content'>Տես</span> նաև

- [Open Policy Agent (OPA)֊ի փաստաթղթեր – պաշտոնական կայք](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/)